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Enregistrement W4205375397 · doi:10.3138/utq.91.1.03

Tailor Made, Skylarking, and Making in the Humanities

2021· article· en· W4205375397 sur OpenAlexaffvenue
Dale Tracy

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Quarterly · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingInstitutionContext (archaeology)Event (particle physics)NarrativeSocializationHumanitiesSociologyPunishment (psychology)Order (exchange)Reflection (computer programming)CreativityPerspective (graphical)AestheticsMedia studiesPsychologyVisual artsSocial psychologyHistoryArtSocial scienceLiteratureComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reacting to the symbolic features and historical artefacts that invite institutional self-reflection at the Royal Military College (RMC), I created a performance project leading to two storytelling events. Everyday campus life at RMC already offers opportunities for cultivating a meta-perspective – a higher-order awareness – of the institution, and the storytelling events called attention to such opportunities. I argue that, likewise, art-based projects in the humanities call attention to the creativity – the making – involved in the humanities more broadly. The first storytelling event, Tailor Made (2017), comprised stories focused on the uniform as a model and the body wearing it as an actual bearing out that model. Social and cultural life is made of the difference between models and actuals, and each story engaged the ways in which rules, systems, and practices meet with individuals in hurtful, inconvenient, funny, or messy ways. The second event, Skylarking (2018), included stories of the institutionally condoned pranks called “skylarks” and coincidentally occurred against the backdrop of a campus-wide punishment that elicited a skylark response. This event and its context showed that marking disruption with more disruption (marking failure with punishment and marking punishment with prank) is a recursion that invites higher-order thinking about existing orders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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